package com.hmdp.utils;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.function.Function;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;

/**
 * @Author wyh
 * @Date 2025/3/17 11:00
 * @description: 封装Redis工具类
 * 符合单一构造器的规则：一个类中只有一个构造器时，Spring会自动识别并注入依赖
 */
@Component
@Slf4j
public class CacheClient {
    private final StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    //创建线程池，逻辑过期
    private static ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    public CacheClient(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
        this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
    }


    // 将对象序列化为json并存储在string类型的key中，设置TTL过期时间
    public void set(String key, Object value ,Long ttl, TimeUnit unit){
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(value),ttl,unit);
    }

    // 将对象序列化为json并存储在string类型的key中，设置逻辑过期时间，用于处理缓存击穿问题
    public void setWithLogicalExpire(String key, Object value ,Long ttl, TimeUnit unit){
        // 设置逻辑过期
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(value);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(unit.toSeconds(ttl)));
        // 设置缓存重建的延迟
        try {
            Thread.sleep(200);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        // 写入Redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key,JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }

    // 根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，利用缓存空值的方式解决缓存穿透问题
    public <R,ID> R queryWithPassThrough(String keyPrefix , ID id, Class<R> type, Function<ID,R> dbFallback, Long ttl, TimeUnit unit){
        /*
         * 缓存穿透：查询不存在的数据，导致数据库压力过大
         * */
        String key = keyPrefix + id;
        // 1.从redis查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2. 判定是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(json)) {
            // 3. 存在，JSON转为对象返回
            stringRedisTemplate.expire(key, ttl, unit);
            log.debug("debug：shop缓存命中");
            return JSONUtil.toBean(json, type);
        }
        // 判断命中的是否是空字符串，true则是缓存穿透查询
        if (json != null) {
            log.debug("debug：命中缓存空值，防止缓存穿透机制");
            return null;
        }
        // 4. 不存在，根据id查询数据库
        R r = dbFallback.apply(id);
        // 模拟缓存重建的延迟效果
        try {
            Thread.sleep(200);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        // 5. 数据库不存在，返回错误
        if (r == null) {
            log.debug("debug：数据库未查询到商铺信息，写入空值缓存，设置短TTL，防止缓存穿透");
            // 将空值写入Redis，设置短TTL，防止缓存穿透攻击，造成数据库压力过大
            this.set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            return null;
        }
        // 6. 数据库存在，写入Redis作为缓存，加入ttl
        this.set(key, r, ttl, unit);
        log.debug("debug：数据库查询到商铺信息，写入缓存");
        //7.返回
        return r;
    }

    // 根据指定的key查询缓存，并反序列化为指定类型，需要利用逻辑过期解决缓存击穿问题
    public <R,ID> R queryWithLogicalExpire(String keyPrefix,ID id,Class<R> type,Function<ID,R> dbFallback,Long ttl, TimeUnit unit){
        String key = keyPrefix + id;
        // 1. Redis查询商铺缓存
        String json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2. 判定redis是否命中
        if (StrUtil.isBlank(json)) {
            // 3. 未命中，返回null
            return null;
        }
        // 4.命中，将json转为对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
        R r = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 5.判断缓存是否过期
        if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
            // 5.1 未过期，直接返回商铺信息
            log.debug("debug：缓存并没有过期，返回数据");
            return r;
        }
        // 5.2 已过期，需要缓存重建
        // 6.1 获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        if (isLock) {

            // 双重检查：再次检查缓存是否过期
            json = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            if (json != null) {
                redisData = JSONUtil.toBean(json, RedisData.class);
                expireTime = redisData.getExpireTime();
                if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
                    // 缓存已被其他线程重建，直接返回最新数据
                    log.debug("debug：缓存已被其他线程重建，返回最新的缓存");
                    return JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), type);
                }
            }

            // 6.2 通过双重锁，开启独立线程，重建缓存。实现Runnable接口的匿名内部类
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                try {
                    log.debug("debug：缓存已过期，正在重建中");
                    // 查询数据库,获取缓存对象
                    R r1 = dbFallback.apply(id);
                    // 重建缓存
                    this.setWithLogicalExpire(key, r1, ttl, unit);
                } catch (Exception e) {
                    log.error("缓存重建失败", e);
                }finally {
                    //释放锁
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }
        // 6.3 不管失败或成功，原线程都返回过期数据
        return r;
    }


    private boolean tryLock(String key) {
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", LOCK_SHOP_TTL, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }
    // 释放锁
    private void unlock(String key){
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }
}
